Teknologi AI berkembang sangat cepat, bahkan membuat kita terkagum-kagum dengan cara kerja di balik layanan pintar seperti ChatGPT.
Salah satu pendekatan populer dalam meningkatkan kemampuan AI adalah RAG (Retrieval-Augmented Generation). Tapi, apakah bisa RAG bekerja tanpa menggunakan embeddings seperti biasanya? OpenAI membuktikan, ternyata... bisa banget!
Dalam artikel ini, kita akan bahas cara unik OpenAI menggunakan RAG tanpa embeddings, bagaimana mekanismenya, dan kenapa pendekatan ini bisa menjadi masa depan dari AI lebih efisien. Yuk, kita bongkar bersama dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami!
Apa Itu RAG dan Embeddings?
Sebelum masuk ke kasus OpenAI, kita pahami dulu apa itu RAG. RAG adalah metode yang memungkinkan model AI seperti ChatGPT mengambil data dari dokumen eksternal ketika menjawab pertanyaan.
Teknik ini sangat berguna untuk memperluas pengetahuan model yang terbatas pada pelatihan awal. Dalam konsep tradisional, dokumen diubah menjadi bentuk numerik yang disebut embeddings, sehingga model bisa membandingkan makna antara pertanyaan dan dokumen secara matematis.
Sayangnya, cara ini berbiaya tinggi dan memakan banyak waktu karena semua data harus diproses dulu.
OpenAI Menawarkan Cara yang Lebih Simple
OpenAI ternyata punya cara berbeda. Mereka menghilangkan proses membuat embeddings, dan justru memanfaatkan kekuatan model bahasa (LLM) dalam menilai kecocokan antara pertanyaan dan jawaban hanya berdasarkan teks.
Bayangkan kamu bertanya: "Siapa presiden pertama Indonesia?", sistem akan mengakses ratusan dokumen yang sudah tersedia. Daripada membandingkan 'angka embeddings', OpenAI mengarahkan LLM untuk membaca setiap dokumen dan menilai apakah jawabannya cocok.
Hasilnya? Lebih cepat, lebih efisien, dan tidak membutuhkan proses indexing yang rumit. Lebih fleksibel juga karena bisa menyesuaikan dengan konteks dan tone dari setiap dokumen.
Bagaimana OpenAI Melakukannya?
Daripada mengandalkan embeddings, pendekatan ini menggunakan sistem yang disebut Ranker Model. Tugasnya adalah mengevaluasi dan memberi skor “relevansi” terhadap setiap potongan dokumen yang tersedia.
Cara kerjanya mirip seperti kita memfilter jawaban ujian—mana yang paling masuk akal, itulah yang dipilih. Semua ini dilakukan dalam bentuk teks, tanpa embedding sama sekali.
Langkah-langkah yang Dilakukan:
- Dokumen dibagi dalam potongan kecil yang disebut "chunk".
- Model LLM membaca semua chunk tanpa tahu embedding.
- Ranker menilai tingkat kecocokan tiap chunk dengan pertanyaan.
- Beberapa chunk teratas dikirim ke LLM untuk menjawab pertanyaan.
Sistem ini mirip seperti kamu mencari jawaban di buku cetak ketimbang mencari kata kunci di Google.
Kelebihan dan Kekurangan Pendekatan Menggunakan RAG Tanpa Embeddings
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
| Tidak butuh proses embeddings atau pengindeksan rumit | Pembacaan dokumen butuh waktu lebih lama di awal |
| Lebih fleksibel terhadap jenis pertanyaan dan jawaban | Kesalahan sistem bisa terjadi jika tidak ada dokumen yang cocok |
| Mudah diintegrasikan ke dataset teks biasa | Mengkonsumsi token lebih banyak |
Kenapa Pendekatan Tanpa Embedding Bisa Jadi Masa Depan?
Dunia teknologi selalu mencari cara yang lebih ringan dan efisien. Dengan pendekatan tanpa embeddings, pengembangan produk AI jadi lebih simpel, biaya server bisa ditekan, dan pembaruan dokumen bisa dilakukan secara instan tanpa harus memproses ulang semuanya.
Contoh nyata adalah saat kamu ingin membuat chatbot untuk layanan pelanggan. Kamu tidak perlu mem-build sistem embeddings dari awal. Cukup sediakan data teks seperti FAQ, kemudian biarkan LLM membaca dan menjawab secara langsung. Praktis, kan?
Siapa yang Harus Tahu Teknologi Ini?
Pendekatan ini sangat berguna untuk:
- Developer AI yang sering kesulitan membuat embeddings
- Startup yang ingin menghemat biaya infrastruktur
- Peneliti AI yang menyukai efisiensi dan eksperimen baru
Bahkan untuk mahasiswa atau dosen yang ingin membangun sistem pencarian cerdas dari teks biasa, pendekatan ini sangat layak dicoba.
OpenAI sekali lagi membuktikan bahwa berpikir di luar kebiasaan bisa memberikan hasil yang luar biasa. Dengan menyingkirkan embeddings dari proses RAG, mereka membuka jalan baru bagi pengembangan AI yang lebih ringan, cepat, dan praktis.
Mungkin metode ini belum sempurna, tapi potensinya sangat besar. Siapa tahu, lima tahun lagi cara ini jadi standar baru dalam dunia LLM.
Jadi, jangan takut untuk mencoba pendekatan baru—karena inovasi dimulai dari pertanyaan, “Apakah ada cara yang lebih simpel?”
Referensi:
